Российские нейросети, о которых вы не знали

Российский рынок искусственного интеллекта развивается стремительными темпами. Пока все говорят о ChatGPT и Midjourney, отечественные разработчики создают не менее интересные решения для бизнеса и творчества.

Многие думают, что качественные нейросети есть только за рубежом. Это заблуждение. Российские нейросети уже сейчас конкурируют с зарубежными аналогами, а в некоторых нишах даже превосходят их.

В этой статье расскажем о 6 российских нейросетях, которые решают реальные задачи пользователей. Часть из них работает бесплатно, другие предлагают доступные тарифы. Все они заслуживают внимания.

Маэстро - симбиоз двух нейросетей для создания музыки

«Маэстро» построен на основе двух мощных архитектур: CLaMP и SymFormer. Первая нейросеть отвечает за понимание текстовых описаний и их связь с музыкальными элементами. CLaMP работает по принципу контрастного обучения - она учится находить соответствия между текстом и аудио, создавая общее пространство представлений.

SymFormer представляет собой трансформерную архитектуру, специально адаптированную для работы с музыкальными последовательностями. Она генерирует мелодии, учитывая гармонические структуры, ритмические паттерны и тембральные характеристики. Нейросеть обучена на миллионах музыкальных произведений и понимает закономерности различных жанров.

Процесс создания композиции происходит в несколько этапов. Сначала CLaMP анализирует ваше описание и формирует векторное представление желаемой музыки. Затем SymFormer на основе этих данных генерирует MIDI-последовательности, которые преобразуются в полноценный аудиотрек с виртуальными инструментами.

Готовый трек можно сохранить и использовать в любых целях без ограничений. «Маэстро» доступен через мобильное приложение «Салют». Для создания треков с вокалом используйте навык «Создать песню» в телеграм-боте GigaChat.

Visper - глубокая технология синтеза речи и видео

Visper представляет собой комплексную систему, объединяющую несколько нейросетевых технологий. В основе лежит генеративно-состязательная сеть (GAN), которая создает реалистичную мимику виртуальных персонажей. Система анализирует фонемы в тексте и синхронизирует движения губ, мышц лица и микровыражения с произносимыми звуками.

Технология синтеза речи построена на основе нейронной модели Tacotron, адаптированной для русского языка. Она преобразует текст в спектрограммы, которые затем конвертируются в аудио через вокодер WaveNet. Система умеет передавать различные эмоциональные оттенки - от деловой подачи до дружелюбного тона.

Особенность Visper заключается в возможности создания персонажей на основе одной фотографии. Нейросеть анализирует черты лица, строит 3D-модель и накладывает её на базовую анимационную структуру. Система также использует технологию face reenactment - перенос мимики с одного лица на другое в реальном времени.

Visper поддерживает более 20 языков озвучки и позволяет тонко настраивать произношение через систему фонетической разметки. Можно управлять ударениями, паузами, скоростью речи и добавлять жестикуляцию для повышения естественности.

Бесплатный тариф позволяет создать 50 роликов длительностью до двух минут. Для профессионального использования доступна подписка за 1490 рублей в месяц.

Gerwin - многоэкспертная архитектура для российского бизнеса

Gerwin построен на основе архитектуры Mixture of Experts (MoE), которая объединяет несколько специализированных нейронных сетей в одну систему. Каждый «эксперт» в архитектуре отвечает за определенную область знаний - один специализируется на SEO-текстах, другой на описаниях товаров, третий на социальных сетях.

Система использует интеллектуальную маршрутизацию входных токенов через сеть шлюзов (gating network), которая определяет, какие эксперты должны обрабатывать конкретный запрос. Это позволяет активировать только необходимые части модели, что повышает качество результата и снижает вычислительные затраты.

Особенность Gerwin заключается в обучении на специализированных датасетах российских компаний. Нейросеть изучала корпоративные стили, требования маркетплейсов, особенности российского законодательства и бизнес-практики. Система понимает контекст местного рынка и генерирует тексты с учетом российской специфики.

Технология обработки естественного языка (NLP) в Gerwin включает глубокий анализ пользовательских данных - тем, ключевых слов, целевой аудитории. На основе этого создаются персонализированные тексты с нужной тональностью, длиной и стилем. Система поддерживает более 70 сценариев генерации и может дообучаться на данных конкретной компании через API.

Порфирьевич - русскоязычная трансформерная модель на классической литературе

«Порфирьевич» представляет собой адаптацию архитектуры GPT-2 для русского языка. Программист Михаил Гранкин создал модель с 1,25 миллиарда параметров, что делает её одной из крупнейших русскоязычных генеративных моделей своего времени.

Уникальность «Порфирьевича» заключается в обучающем корпусе - произведениях Пушкина, Достоевского, Толстого, Булгакова и других классиков русской литературы. Трансформерная архитектура изучала не только грамматические конструкции, но и стилистические особенности, ритм прозы, характерные обороты и литературные приемы.

Механизм внимания (attention mechanism) в «Порфирьевиче» настроен на долгосрочные зависимости в тексте, что позволяет модели создавать связные повествования с развитием сюжета и характеров. Система использует позиционное кодирование для понимания структуры текста и может генерировать произведения различных жанров - от рассказов до стихотворений.

Важно отметить, что проект находится в архиве с 2020 года и значительно уступает современным языковым моделям. Тем не менее, «Порфирьевич» остается интересным примером специализированной русскоязычной нейросети.

Colorize - комплекс нейросетей для реставрации изображений

Colorize объединяет несколько нейросетевых технологий для восстановления исторических фотографий. В основе лежат генеративно-состязательные сети (GAN), где генератор создает цветные версии изображений, а дискриминатор оценивает их реалистичность.

Сверточные нейронные сети анализируют черно-белые изображения на разных уровнях - от пикселей до объектов. Система определяет контуры, текстуры, освещение и семантическое содержание фотографии. Затем алгоритм применяет цветовую реконструкцию на основе миллионов обучающих примеров цветных изображений.

Процесс колоризации включает несколько этапов. Сначала нейросеть анализирует форы объектов и определяет их тип - люди, природа, архитектура. Затем система выбирает наиболее вероятные цвета для каждого элемента изображения, учитывая контекст и освещение. Финальная стадия включает цветокоррекцию и гармонизацию цветовой палитры.

Технология deep learning позволяет Colorize восстанавливать не только цвета, но и детали изображения. Система убирает шумы, увеличивает разрешение, исправляет повреждения и улучшает четкость. Алгоритмы обучены распознавать типичные дефекты старых фотографий и автоматически их устранять.

SteosVoice - многоязычная система синтеза речи с клонированием голосов

SteosVoice использует архитектуру нейронного вокодера на базе WaveNet для создания естественно звучащей речи. Система работает в два этапа: сначала модель Tacotron преобразует текст в мел-спектрограммы, затем WaveNet генерирует аудиосигнал с частотой дискретизации 22 кГц.

Технология клонирования голосов построена на архитектуре энкодер-декодер с механизмом внимания. Энкодер анализирует аудиообразцы говорящего и создает векторное представление его голосовых характеристик - тембра, интонации, манеры произношения. Декодер использует эти данные для синтеза новых высказываний с сохранением индивидуальных особенностей голоса.

Система поддерживает более 400 голосов на 20+ языках благодаря многоязычному обучению. Нейросеть изучала фонетические особенности разных языков и научилась передавать культурно-специфичные интонации. Для русского языка модель обучена на корпусе профессиональных дикторов, что обеспечивает высокое качество произношения.

Особенность SteosVoice заключается в возможности тонкой настройки эмоциональной окраски речи. Система использует условное обучение (conditional training), где эмоциональное состояние задается через дополнительные параметры. Можно контролировать скорость речи, высоту тона, ударения и паузы через систему разметки SSML.

Для разработчиков доступен API, который позволяет интегрировать технологию в собственные проекты. Система поддерживает потоковую обработку аудио и может генерировать речь в реальном времени. Бесплатный тариф включает 2000 символов в день, платные подписки увеличивают лимит до 1,5 миллиона символов.

Заключение

Российские нейросети уже сейчас решают практические задачи бизнеса и творчества. От генерации музыки до создания видеоконтента - отечественные разработчики создают конкурентоспособные решения.

Многие из этих сервисов предлагают бесплатные тарифы для тестирования и небольших проектов. Платные подписки стоят значительно дешевле зарубежных аналогов, что делает их доступными для российских пользователей.

Развитие отечественного ИИ продолжается. С каждым месяцем появляются новые решения, которые не уступают мировым лидерам, а в некоторых нишах даже превосходят их.